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市場調査レポート
商品コード
1680125
IDC PeerScape：データインテリジェンスのベストプラクティスIDC PeerScape: Best Practices in Data Intelligence |
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| IDC PeerScape：データインテリジェンスのベストプラクティス |
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出版日: 2025年03月10日
発行: IDC
ページ情報: 英文 11 Pages
納期: 即納可能
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- 概要
- 目次
このIDC PeerScapeでは、データインテリジェンスプラットフォームソフトウェアを導入するための戦略に焦点を当て、小規模から始めること、経営陣のスポンサーシップを得ること、部門横断チームを巻き込むこと、トレーニングを優先すること、データ品質を維持することを強調しています。この文書では、戦略的スコーピングの重要性、データドリブン文化の醸成、AIによる自動化の活用が強調されています。「データインテリジェンスプラットフォームソフトウェアを導入するには、生データを戦略的資産に変えるための規律が必要です。データ主導の文化を醸成し、AI主導の自動化を活用して持続的な成功を収めながら、最初の取り組みでビジネス価値を確保し、小さく始めることです。」と、IDC データインテリジェンスおよび統合ソフトウェア担当調査VP Stewart Bond 氏は述べています。
IDC PeerScape図
エグゼクティブサマリー
ピア洞察
- 実践1：小さく始めてベンダーとの関係を最大化する
- チャレンジ
- 例
- ガイダンス
- 実践2：早期に経営陣の支援を得て、部門横断的なチームを巻き込む
- チャレンジ
- 例
- ガイダンス
- 実践3：トレーニングを優先し、データ製品の作成で情勢を簡素化する
- チャレンジ
- 例
- ガイダンス
- 実践4：データ品質を軽視せず、自動化機能を活用する
- チャレンジ
- 例
- ガイダンス
- 実践5：効果を継続的に測定し、プロセスを文書化する
- チャレンジ
- 例
- ガイダンス
参考資料
- 関連調査
This IDC PeerScape highlights strategies for implementing data intelligence platform software, emphasizing starting small, gaining executive sponsorship, involving cross-functional teams, prioritizing training, and maintaining data quality. The document underscores the importance of strategic scoping, fostering a data-driven culture and utilizing AI-driven automation. Continuous measurement and documentation are essential for tracking performance and proving ROI, ultimately transforming raw data into a valuable strategic asset."Implementing data intelligence platform software requires discipline to transform raw data into a strategic asset," said Stewart Bond, research VP, Data Intelligence and Integration Software, IDC. "Start small but ensure business value with the first initiative while fostering a data-driven culture and leverage AI-driven automation for sustained success."
IDC PeerScape Figure
Executive Summary
Peer Insights
- Practice 1: Start Small and Maximize Vendor Relationships
- Challenge
- Example
- Guidance
- Practice 2: Gain Early Executive Sponsorship and Involve Cross-Functional Teams
- Challenge
- Example
- Guidance
- Practice 3: Prioritize Training and Simplify Landscape with the Creation of Data Products
- Challenge
- Example
- Guidance
- Practice 4: Do Not Neglect Data Quality and Utilize Automation Capabilities
- Challenge
- Example
- Guidance
- Practice 5: Continuously Measure Effectiveness and Document Processes
- Challenge
- Example
- Guidance
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